pyspark将DataFrame转成table以及操作sql语句

pyspark可以直接将DataFrame格式数据转成table，也可在程序中执行sql代码。

1. 首先导入库和环境，os.environ在系统中有多个python版本时需要设置

import os
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql.session import SparkSession
from pyspark.sql import HiveContext

os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3"

conf = SparkConf().setAppName('test_sql')
sc = SparkContext('local', 'test', conf=conf)
spark = SparkSession(sc)
hive_text = HiveContext(spark)

2. 获取DataFrame格式数据

获取DataFrame格式的方式有很多种：读取sql/hive数据、读取csv数据、读取text数据、rdd转DataFrame数据、Pandas数据转DataFrame数据、读取json数据、读取parquet数据等等。

本例采用pandas转DataFrame格式数据，其中生成pandas数据的方式可见：https://www.cnblogs.com/qi-yuan-008/p/12412018.html，例如

import pandas as pd
df_1 = pd.DataFrame([['Jack','M',40],['Tony','M',20],['Mary','F',30],['Bob','M',25]], columns=['name','gender','age'])

然后从pandas建立DataFrame数据（spark.createDataFrame）<注：从DataFrame转成pandas也很方便：df.toPandas()即可>：

df = spark.createDataFrame(df_1)
print(df.show())

3. 将DataFrame数据转成table：registerDataFrameAsTable

rows_data = hive_text.registerDataFrameAsTable(df, tableName='table_moment') #生成虚拟表，设置表名
data_2 = hive_text.sql("select * from table_moment") #执行sql语句
print(data_2.take(2))
print(data_2.collect()[0])

取表中某一列数据：

print(data_2.select('name').show())

取表中多列数据：

print(data_2.select(['name', 'age']).show())

注意：如果要连hive表的数据，并用sql语句操作hive表，以上方法不行，需要其他设置。

4. 代码中操作hive表的sql语句，需要修改以上spark的配置（配置enableHiveSupport().getOrCreate()），不再需要配置sc和conf，直接配置spark，改成：

spark = SparkSession.builder.master("local").appName("SparkOnHive").enableHiveSupport().getOrCreate()
hive_text = HiveContext(spark)

其中 'local' 可以修改成其他 “主机+端口号” 形式，然后可以访问hive表：

hive_text.sql('use database_name')
data_3 = hive_text.sql("select * from table_name")
print(data_3.first())

而此时，就可以将上述的第3步的表：table_moment 直接写入hive形成新的表

hive_text.sql('create table default.test_pandas select * from table_moment')

default是已有的数据库名，test_pandas是新建表名

参考：

https://www.jianshu.com/p/d1f6678db183

https://blog.csdn.net/u011412768/article/details/93426353

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